基于ICESat/GLAS的山东省SRTM与ASTER GDEM高程精度评价与修正

SRTM3和ASTER GDEM V2数据具有较高的空间分辨率和广泛的覆盖范围,对于地学研究具有重要意义;但在不同地形复杂度和地面覆盖物区域,两类数据的误差分布并不均匀。SRTM3和ASTER GDEM V2数据自公布以来,其精度修正一直是研究热点。然而大范围区域精度验证缺乏有效手段,传统方法可靠性差且数据获取成本较高。自ICESat-1数据公开以来,它们已成为SRTM3和ASTER GDEM V2精度评定的主要检核点。为此,本文以山东省为研究区域,借助ICESat-1评估了SRTM3和ASTER GDEM V2的高程精度,并根据插值误差曲面对两种DEM进行了修正。分析表明,原始SRTM和ASTER高程中误差分别为5.57 m和7.20 m,均高于标称精度;随着坡度的增大,高程精度呈降低的趋势。通过分析土地覆盖类型与误差分布关系表明:农田、灌丛土地类型精度较高;森林、湿地精度较低。分别采用反距离加权、普通克里金、地形转栅格和自然邻域插值方法构建误差曲面。结果表明:不同的插值方法构建的误差曲面的特征和精度也不同。其中,反距离加权修正的效果最佳,其次是地形转栅格和自然邻域,而普通克里金修正的效果最差。     

基于ICESat-2数据的高程控制点提取和精度验证

ICESat-2(Ice, Cloud and land Elevation Satellite-2)数据的平面定位精度达到米级,高程定位精度达到亚米级,但受各种外界因素的影响,部分激光足印点的高程精度较差,不能用作高程控制点。针对上述问题,本文提出一种适用于ICESat-2数据的多参数联合的高程控制点提取方法。该方法首先利用内置参数辅助检查激光足印点数据质量,滤除异常激光足印点,然后参考内置DEM（Digital Elevation Model）数据进行高程粗差剔除,最后结合云量标记、坡度参数以及时间标记属性参数设置阈值精细筛选,保留满足质量检查、坡度小、云量少的激光足印点作为最终高程控制点,并利用高精度参考高程数据进行精度验证。为验证本文方法的有效性,选取郑州西部、北科达他州西南部、印第安纳州北部地区的ICESat-2激光数据（高程平均绝对误差分别为3.711、0.582、0.333 m）进行高程控制点提取实验,实验结果表明,筛选后的激光足印点平均绝对误差分别达到0.827、0.393、0.131 m,该提取方法在多种地形场景下均能够提取出一定数量且精度较高的高程控制点,不仅能为1：50 000以及1：10 000立体测图提供数据支撑,还能为全国甚至是全球高程控制点提取和高程控制点库建设提供参考。     

中国区域TanDEM-X 90 m DEM高程精度评价及其适用性分析

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是地球表层系统科学相关研究的基础数据,DEM数据精度的定量评价对科学选择DEM数据源、量化数据误差的影响等具有重要意义.在目前全球尺度可免费获取的DEM数据中,2018年发布的TanDEM-X 90 m DEM(TanDEM-X 90)数据凭借其较好...     

顾及数据配准的江西省SRTM DEM精度评价和修正

目前,ICESat/GLAS是大尺度SRTM DEM精度评价的主要数据源.然而,现有的精度评价方法均忽略了2组数据的有效配准.为此,本文分析了数据配准前、后SRTM DEM整体精度差异,以及不同地形因子和土地利用类型对SRTM DEM影响程度.在此基础上,充分考虑SRTM DEM精度影响因素,分别借助多元线性回归(ML...     

基于小流域抽样单元的中国FROM-GLC30数据精度评价

土地覆盖数据是全球环境变化相关研究和应用的重要数据基础,在诸多领域中被广泛运用.FROM-GLC30 2017数据是最新的全球高分辨率(30m)公开土地覆盖数据集之一.土地覆盖数据集的精度是其在不同领域应用中的重要问题.本研究旨在探讨FROM-GLC30 2017数据集精度在全国范围内的空间分布,并比较不同土地覆盖类型...     

多源30 m分辨率土地覆被数据在蒙古高原的一致性分析和精度评价

蒙古高原土地覆被的变化表征着区域内生态环境的变化,许多环境问题的研究依赖于准确的土地覆被信息。因此,评估当前全球土地覆被数据在区域尺度上的准确性非常重要。本文以蒙古高原为研究区,从构成相似性、类型混淆程度、空间一致性、绝对精度4个方面,分析了GlobeLand30、GLC＿FCS30和FROM＿GLC 3种30m高分辨率全球土地覆被数据的一致性和准确性。结果表明：(1) 3种土地覆被数据都显示,草地和裸地是蒙古高原的主要土地覆被类型,任意2种数据的面积序列相关系数都优于0.95;(2) 3种土地覆被数据中完全一致的区域占蒙古高原总面积的61.87%,主要集中在土地表面异质性低的区域;(3) GLC＿FCS30数据的总体精度（78.33%）最高,GlobeLand30数据的总体精度（76.85%）次之,FROM＿GLC数据的总体精度（75.86%）最低;林地、草地、水体和裸地在3种土地覆被数据中的精度较高（75%以上）,灌丛、湿地等地类的精度较低（50%以下）。因此,对蒙古高原土地覆被进行全要素研究时,可以综合考虑选择总体精度最高的GLC＿FCS30数据。对特定地类研究的用户,可参考3种...     

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SRTM1 DEM与ASTER GDEM V2数据的对比分析

本文以山西省为实验区,基于ICESat/GLA14测高数据对SRTM1 DEM和ASTER GDEM V2数据的垂直精度进行了对比,分析了其在坡度、土地利用类型和地貌类型中的误差分布情况,并基于地形剖面方法分析了2种DEM数据在地形表达上的差异。研究结果表明：① 在垂直精度上,SRTM1 DEM数据要明显高于ASTER GDEM V2数据,其绝对误差均值分别为4.0 m和7.8 m,标准偏差分别为6.0 m和10.7 m,均方根误差分别为6.1 m和10.7 m。② 这2种DEM数据的精度受坡度影响严重,随坡度值的升高误差增大;SRTM1 DEM的绝对误差均值、标准偏差和均方根误差在水田最小,在林地最大,而ASTER GDEM V2的这3种误差在居民用地最小,在林地最大;SRTM1 DEM 和ASTER GDEM V2的绝对误差均值、标准偏差和均方根误差在平原地区最小,在大起伏山地最大。③ 在平原和台地地区,ASTER GDEM V2数据高程值有异常波动,SRTM1 DEM在起伏山地存在对山谷过高估计。总体上,SRTM1 DEM比ASTER GDEM V2对地形的表达准确,与ICESat/GLA14对地形的描述基本相一致。